1. 研究目的与意义（文献综述）

自然语言处理（nlp）作为人工智能领域的一个重要分支，现在已经发展成为人工智能研究中的热点方向。

自然语言处理作为机器学习与语言学、统计学等的综合学科，不仅知识内容多，发展迅速，而且非常依赖于工程能力。

目前，统计学以及数据驱动的方法在nlp中占据着统治地位。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容、目标：基于《红楼梦》的中文文本处理，生成《红楼梦》人物关系图谱和时间图谱。

例如当我们选择贾宝玉这一角色，会出现此角色的关系密切人物，即书籍核心人物关系。

拟采用的技术方案及措施：使用python语言工具、自然语言处理（nlp）技术，具体方法为使用中文分词工具jieba抽取关键词、使用word2vec训练词袋向量模型，利用依存句法分析抽取关系三元组，使用gephi绘制人物关系图谱和事件图谱，使用neo4j搭建一个小型的可视化系统并完成简单的问答操作。

3. 研究计划与安排

2018.12.30之前：完成毕业设计选题；
2019.01.20之前：结合选题和任务书的目标要求，完成开题报告撰写；
2019.05.10之前：完成系统的设计和实施、提交论文初稿；
2019.05.20之前：根据指导老师的修改意见，完成系统的修改完善和论文的修订；
2019.05.25之前：进行毕业设计答辩的相关准备，参加毕业设计答辩；
2019.05.31之前：根据答辩小组老师的修改意见，完善论文和系统，提交和上传最终的毕业设计相关资料（论文和系统）。

4. 参考文献（12篇以上）

1）【美】吴军，数学之美，北京：人民邮电出版社，2012
2）宗成庆，统计自然语言处理，北京：清华大学出版社，2008
3）【英】伯德，【英】克莱因，【美】洛普，Python自然语言处理，北京：人民邮电出版社，2010
4）【美】弗朗索瓦#8226;肖莱，Python深度学习，北京：人民邮电出版社，2018
5）周志华，机器学习，北京：清华大学出版社，2016
6）Daniel Jurafsky amp; James H.Martin，自然语言处理综论，北京：电子工业出版社，2018
7）Magnus Lie Hetland，Python算法教程，挪威，2016
8）阮敬编，Python数据分析基础，北京：中国统计出版社，2018
9）余本国，基于Python的大数据分析基础及实战，北京：中国水利水电出版社，2018
10）涂铭，刘祥，刘树春，Python自然语言处理实战核心技术与算法，北京：机械工业出版社，2018
11）Joshua Goodman: A bit of progress in language modeling, MSR Technical Report, 2001
12）Ronan Collobert et al.: Natural Language Processing (almost) from Scratch, J. of Machine Learning Research, 2011
13）Xiang Zhang, Junbo Zhao, and Yann LeCun: Character-level Convolutional Networks for Text Classification, NIPS 2015
14）Oriol Vinyals, Quoc Le: A Neural Conversation Model, 2015
15）Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, and Quoc V. Le: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks, NIPS 2014